Python魔法方法进阶

纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。

在Python中，所有以__双下划线包起来的方法，都统称为“魔术方法”。比如我们接触最多的__init__。有些魔术方法，我们可能一辈子都不会再遇到了。而有些魔术方法，巧妙使用它可以构造出非常优美的代码，比如将复杂的逻辑封装成简单的API。介绍的顺序大概是：常见的先介绍，越少见的越靠后讲。

1. 构造函数

• A Guide to Python’s Magic Methods
• Enriching Your Python Classes With Magic Methods

控制属性访问特点

函数作用

• 用于创建对象时，初始化对象，也就是为对象成员变量赋初始值。

注意要点

• __new__要早于__init__的执行
• __new__是类方法而__init__是实例方法

示例说明

• 构造方法并不负责创建实例，而是用来初始化实例变量

# __new__用户设置初始化类变量PAYLOAD的值
# 这里的super函数让其余变量继承自父类，再对新变量赋值
class ExampleClass:
    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        print('Create new instance...')
        instance = super().__new__(cls)
        instance.PAYLOAD = (args, kwargs)
        return instance

    def __init__(self, payload):
        print('Init instance...')
        self.payload = payload

    def __del__(self):
        print('Del instance...')

In [1]: from func import ExampleClass

In [2]: ec = ExampleClass([1, 2])
Create new instance...
Init instance...

In [3]: ec.PAYLOAD
Out[3]: (([1, 2],), {})

In [4]: ec.payload
Out[4]: [1, 2]

In [5]: del ec
Del instance...

• 如果__new__函数不创建实例，__init__函数是不会执行的

# 这里并没有使用super函数，而是直接返回了object的__new__方法
In [1]: class ExampleClass:
   ...:     def __new__(cls, *args, **kwargs):
   ...:         print("call __new__")
   ...:         print(type(cls))
   ...:         return object.__new__(cls)
   ...:
   ...:     def __init__(self, x):
   ...:         print("call __init__")
   ...:         print(type(self))
   ...:         s1 = set(dir(self))
   ...:         self.x = x
   ...:         s2 = set(dir(self))
   ...:         print(s2-s1)
   ...:

In [2]: a = ExampleClass(5)
call __new__
<class 'type'>
call __init__
<class '__main__.A'>
{'x'}

In [3]: class ExampleClass:
   ...:     def __new__(cls, *args, **kwargs):
   ...:         print("call __new__")
   ...:         print(type(cls))
   ...:
   ...:     def __init__(self, x):
   ...:         print("call __init__")
   ...:         print(type(self))
   ...:         s1 = set(dir(self))
   ...:         self.x = x
   ...:         s2 = set(dir(self))
   ...:         print(s2-s1)
   ...:

In [4]: a = ExampleClass(5)
call __new__
<class 'type'>

2. 对象可视化

• 控制属性访问特点

• 代码示例说明

In [1]: class A:
   ....:     def __init__(self, name):
   ....:         self.name = name
   ....:     def __repr__(self):
   ....:         return self.name
   ....:     def __str__(self):
   ....:         return 'call __str__ name is {0}'.format(self.name)
   ....:     def __bytes__(self):
   ....:         return 'call _bytes__ name is {0}'.format(self.name).encode('utf-8')
   ....:

In [2]: cls = A('escape')

# __repr__()
In [3]: cls
Out[3]: <func.MyClass at 0x110c078d0>

# __str__()
In [4]: print(a)
call __str__ name is escape

# __repr__()
In [5]: repr(a)
Out[5]: escape

# __str__()
In [5]: str(a)
Out[5]: 'call __str__ name is escape'

# __bytes__()
In [6]: bytes(a)
Out[6]: b'call _bytes__ name is escape'

3. 反射

可以使用代码获取对象本身的一些属性，如对象的字段、方法等，就算是反射。

• 魔术方法特点

• 代码示例说明

In [34]: class ExcapleClass:
   ....:     X = 1
   ....:     Y = 2
   ....:     Z = 3
   ....:     def __init__(self, x, y, z):
   ....:         self.x = x
   ....:         self.y = y
   ....:         self.z = z
   ....:     def method(self):
   ....:         pass
   ....:

In [35]: ec = ExcapleClass(1,2,3)

In [36]: ec.__doc__

In [37]: ec.__dict__
Out[37]: {'x': 1, 'y': 2, 'z': 3}

In [38]: ec.__class__
Out[38]: __main__.Grok

In [39]: ec.__dir__
Out[39]: <function Grok.__dir__>

In [40]: ec.__dir__()
......

4. 比较运算符重载

• 控制属性访问特点

• 代码示例说明

# 需要在对象定义的时候通过比较运算重载来实现比较的
In [1]: class Person:
   ....:     def __init__(self, age):
   ....:         self.age = age
   ....:     def __lt__(self, other):
   ....:         return self.age < other.age
   ....:     def __le__(self, other):
   ....:         return self.age <= other.age
   ....:     def __eq__(self, other):
   ....:         return self.age == other.age
   ....:     def __nq__(self, other):
   ....:         return self.age == other.age
   ....:     def __gt__(self, other):
   ....:         return self.age > other.age
   ....:     def __ge__(self, other):
   ....:         return self.age >= other.age
   ....:

In [2]: p1 = Person(18)

In [3]: p2 = Person(14)

In [4]: p1 > p2
Out[4]: True

In [5]: p1 < p2
Out[5]: False

5. 上下文管理器

with后面紧跟一个实例，这个实例具有__enter__和__exit__方法。

魔术方法特点

方法特性说明

• as子句用于把__enter__方法的返回值，赋值给一个变量
• __exit__方法在报错的时候，返回三个参数的一个元组(exc_type, exc, traceback)
  • exc_type表示报错的类型
  • exc表示报错的信息
  • traceback表示堆栈信息

方法使用场景

• 成对出现操作，并且必须确保两个都执行
• 资源打开和关闭
• 加锁和解锁
• 进入代码块之前需要执行一些操作
• 初始化
• 权限判断
• 离开代码块之后需要执行一些操作
• 关闭资源连接
• 解锁

代码示例说明

• 这里我们引入的是一个简单的示例进行方式和演示

# 当socket出现问题，连接也是会正常关闭的，不用手动关闭连接

import socket

class SocketClient:
    def __init__(self, host, port):
        self.host = host
        self.port = port
        self.conn = socket.socket()

    def __enter__(self):
        self.conn.connect((self.host, self.port))
        return self.conn

    # 接收三个参数 __exit__(self, exc_type, exc, traceback)
    def __exit__(self, *args, **kwargs):
        self.conn.close()

with SocketClient('192.168.1.199', 8000) as conn:
    print(conn)

• 相关的库contextlib可以帮助我们更好的使用上下文管理

import contextlib

@contextlib.contextmanager
def connect(host, port):
    conn = socket.socket()
    try:
        conn.connect((host, port))
        yield conn
    finally:
        conn.close()

with connect('192.168.1.199', 8000) as conn:
    print(conn)

6. 属性访问控制

使用字符串操作对象的属性，通过点操作符操作的都可以使用，如属性、方法等。

控制属性访问特点

特殊方法说明

# getattr
getattr(...)
    getattr(object, name[, default]) -> value

    Get a named attribute from an object; getattr(x, 'y') is equivalent to x.y.
    When a default argument is given, it is returned when the attribute doesn't
    exist; without it, an exception is raised in that case.

# setattr
setattr(...)
    setattr(object, name, value)

    Set a named attribute on an object; setattr(x, 'y', v) is equivalent to
    ``x.y = v''.

# delattr
delattr(...)
    delattr(object, name)

    Delete a named attribute on an object; delattr(x, 'y') is equivalent to
    ``del x.y''.

代码示例说明

• 对于getattr、setattr、delattr三个属性的初步了解。

class Attr:
    X = 1
    Y = 2

    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def show_num(self):
        return self.name

    def __setattr__(self, name, value):
        print('settattr')

    def __getattr__(self, name):
        print('getattr')

    def __getattribute__(self, name):
        print('getattribute')

    def __delattr__(self, name):
        print('delattr')


# 我们由此可以看出，外部调用都是我们自己定义的方法
In [1]: from magic import Attr

In [2]: a = Attr('escape')
getattribute
getattribute
settattr

In [3]: getattr(a, 'X')
getattribute

In [4]: setattr(a, 'name', 'attr')
settattr

In [5]: delattr(a, 'name')
delattr

• getattr方法有第三个可选参数，用于方法不存在时的替补方案

class WorkerInterface:
    def method1(self):
        print(1)

    def method2(self):
        print(2)

    def method3(self):
        print(3)

class WorkerImpl:
    def method2(self):
        print('impl 2')

imterface = WorkerInterface()
impl = WorkerImpl()

getattr(impl, 'method1', imterface.method2)()        ==> 返回，2
getattr(impl, 'method2', imterface.method2)()        ==> 返回，impl2

• 在调用__getattribute__的时候，最后返回的时候用的是object.__getattribute__而没有用self.__getattribute__。这是由于，如果使用了self那么无论使用了self中的什么属性，最后都会触发__getattribute__的调用，这样就陷入了一个死循环中了。

# 其中getattr方法调用的我们自定义的__getattribute__方法
# 而其他的方法，则都使用object的方法，为了避免陷入死循环中
# ...写法是Python3.6中的新用法，类似于pass这样的用法，可以等价使用

class User:
    ...


class Proxy:
    title = '代理'
    _data = User()

    def show_title(self):
        return self.title

    def __getattr__(self, name):
        print('use __getattr__')
        return getattr(self._data, name)

    def __setattr__(self, name, value):
        print('use __setattr__')
        return object.__setattr__(self._data, name, value)

    def __delattr__(self, name):
        print('use __delattr__')
        return object.__delattr__(self._data, name)

    def __getattribute__(self, name):
        if name in ('_data', 'title', 'show_title'):
            return object.__getattribute__(self, name)
        print('use __getattribute__: {}'.format(name))
        if name.startswith('b'):
            raise AttributeError
        return object.__getattribute__(self._data, name)

In [1]: from func import Proxy

In [2]: p = Proxy()

In [3]: p.title
Out[3]: '代理'

In [4]: p.show_title()
Out[4]: '代理'

In [5]: p.a = 1
use __setattr__

In [6]: p.a
use __getattribute__: a
Out[6]: 1

In [7]: p.b = 2
use __setattr__

In [8]: p.b
use __getattribute__: b
use __getattr__
Out[8]: 2

In [9]: p._data.b
Out[9]: 2

In [10]: del p.b
use __delattr__

In [11]: p.b
use __getattribute__: b
use __getattr__
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-11-e53b1e7b3bff> in <module>()
----> 1 p.b

~/Escape/MorePractise/func.py in __getattr__(self, name)
     12     def __getattr__(self, name):
     13         print('use __getattr__')
---> 14         return getattr(self._data, name)
     15
     16     def __setattr__(self, name, value):

AttributeError: 'User' object has no attribute 'b'

7. 容器方法

容器方法特点

__slots__方法的用处

• 方法优点
  • <1> 减少内存使用、
  • <2> 限制对实例添加新的属性
• 方法缺点
  • <1> 不可以被继承、
  • <2> 不可以动态添加新的属性
• 方法用途
  • __slots__的作用是为了阻止在实例化类时为实例分配dict属性。默认情况下每个类都会有一个dict，这个dict维护了这个实例的所有属性，可以通过__dict__来访问。

# 【实际用途一】减少内存的使用

class Foo:
    __slots__ = ('name', 'age')

    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

# 为何使用__slots__呢？

# 字典会占用大量内存，如果你有一个属性很少的类，但却有很多实例
# 我们为了节省内存可以使用__slots__取代实例的__dict__属性
# 当你定义__slots__后，__slots__就会为实例使用一种更加紧凑的内部表示

# 实例通过一个很小的固定大小的数组来构建，而不是为每个实例定义一个字典，这跟元组或列表很类似。
# 在__slots__中列出的属性名在内部被映射到这个数组的指定小标上。
# 使用__slots__一个不好的地方就是我们不能再给实例添加新的属性了，只能使用在__slots__中定义的那些属性名。

In [1]: from func import Foo

In [2]: f = Foo('escape', 18)

In [3]: print(f.__slots__)
('name', 'age')

In [4]: print(f.__dict__)
----------------------------------------------------------
AttributeError           Traceback (most recent call last)
<ipython-input-4-6687d1113b56> in <module>()
----> 1 print(f.__dict__)

AttributeError: 'Foo' object has no attribute '__dict__'

# 【实际用途二】限制对实例添加新的属性

class Foo:
    __slots__ = ('name', 'age')

    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

In [1]: from func import Foo

In [2]: f = Foo('escape', 18)

In [3]: print(f.name)
escape

In [4]: print(f.age)
18

In [5]: f.sex = 'N'
----------------------------------------------------------
AttributeError           Traceback (most recent call last)
<ipython-input-5-3fee1c97a399> in <module>()
----> 1 f.sex = 'N'

AttributeError: 'Foo' object has no attribute 'sex'

容器方法实例说明

• 其中__dict__就是存放对象属性的一个字典，名称就是对象变量的名称，值就是该对象的值。
• AttrDict类能够节省很多代码，就是因为使用__dict__字典。AttrDict访问属性的时候，就从__dict__中直接获取，所以我们只需要维护这个字典就行了。

class AttrDict:
    def __init__(self, **kwargs):
        self.__dict__.update(**kwargs)

    def __getitem__(self, key):
        return self.__getattribute__(key)

    def __setitem__(self, key, value):
        self.__setattr__(key, value)

    def __delitem__(self, key):
        self.__delattr__(key)

    def __len__(self):
        return len(self.__dict__)

In [4]: from func import AttrDict

In [5]: d = AttrDict(a=1, b=2)

# 通过点的方式访问就得益于__dict__这个字典
In [6]: d.a
Out[6]: 1

# 通过中括号访问就得益于__setitem__方法
In [7]: d['a']
Out[7]: 1

# 通过中括号设置就得益于__getitem__方法
In [8]: d['c'] = 3

In [9]: d.c
Out[9]: 3

In [11]: len(d)
Out[11]: 3

In [12]: d.d
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-12-e165f334f46e> in <module>()
----> 1 d.d

AttributeError: 'AttrDict' object has no attribute 'd'

• 字典痛点的最佳实现 - 参考链接 class, dict, self, init, args?

# 最好的AttrDict实现，考虑这里为什么要使用dict.__init__方法

class AttrDict(dict):
    def __init__(self, **kwargs):
        dict.__init__(self, **kwargs)
        self.__dict__ = self
a = AttrDict(x=1, y=2)

# 我们知道AttrDict继承自dict，且第三行中调用dict的__init__方法，
# 将self实例变成一个字典，这时self的内容为{'x':1, 'y':2}。

# 每一个实例都有一个字典持有它自己的属性，这就是__dict__这个字典，
# 所以第四行中，就是a.__dict__ = {'x':1, 'y':2}这样的表示，
# 此时我们就可以使用a.x和a.y来访问对应的值。

8. 可调用对象

可调用对象就是定义了__call__方法，可以当作函数来使用。

控制属性访问特点

注意要点解释

• 当一个对象具有__call__方法时，此对象称之为可调用对象
• 当调用一个可调用对象时，实际上调用的是__call__方法
• 内置函数__callable__用于判断一个对象是否是可调用对象

实例代码说明

# 调用__call__方法使用类来实现斐波那契数列
class Fibonacci:
    def __init__(self):
        self.cache = {}

    def __call__(self, n):
        if n not in self.cache:
            if n == 0:
                self.cache[0] = 0
            elif n == 1:
                self.cache[1] = 1
            else:
                self.cache[n] = self.__call__(n-1) + self.__call__(n-2)
        return self.cache[n]

fib = Fibonacci()
for i in range(15):
    print(fib(i), end = ", ")

重要的 wrap 函数

help(wraps)

wraps(wrapped, assigned=('__module__', '__name__', '__qualname__', '__doc__', '__annotations__'), updated=('__dict__',))
    Decorator factory to apply update_wrapper() to a wrapper function

    Returns a decorator that invokes update_wrapper() with the decorated
    function as the wrapper argument and the arguments to wraps() as the
    remaining arguments. Default arguments are as for update_wrapper().
    This is a convenience function to simplify applying partial() to
    update_wrapper().

可调用对象的用途

• 给函数的类装饰器 – 不带参数
  • 这种方式只能不带任何参数的方式使用

# 【原始函数装饰器实现】
# 用类实现一个不带参数的装饰器
# 但是调用的时候是有缺陷的，无法得到实例属性

import time

class Timeit:
    def __init__(self, fn):
        self.fn = fn

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        start = time.time()
        ret = self.fn(*args, **kwargs)
        end = time.time()
        print(end-start)
        return ret

@Timeit
def sleep():
    time.sleep(3)
    return 1

sleep()                 # 正常调用
sleep.__name__          # 报错，提示没有此属性

# 【改进版函数装饰器实现】
# 相当于给self增加一些属性(wraps指定的属性)
# wraps(fn)(self)  ==>  表示把fn的属性封装给self

import time
from functools import wraps

class Timeit:
    def __init__(self, fn):
        # 等价于self.wrapped = wraps(fn)(self)
        wraps(fn)(self)

    def __call__(self, *args, **kwargs)：
        start = time.time()
        # 等价于self.wrapped.__wrapped__(*args, **kwargs)
        ret = self.__wrapped__(*args, **kwargs)
        end = time.time()
        print(end-start)
        return ret

@Timeit
def sleep():
    '''ret sleep time'''
    time.sleep(3)
    return 1

sleep()                 # 正常调用
sleep.__name__          # 正常调用
sleep.__doc__           # 正常调用

• 给函数的类装饰器 – 带参数的
  • 可以带参数的方式使用
  • 可以不带参数的方式使用

# 实现了带参数的函数装饰器，不带参数就需要实现__init__方法
# 这里的@wraps(fn)表示把fn的所有属性封装给self对象

# 不带参数的方式使用，需要将__init__方法去掉
# 之后在装饰函数的时候，使用@InjectUser()，括号不能省略

from functools import wraps

class InjectUser:
    def __init__(self, default_user):
        self.default_user = default_user

    def __call__(self, fn):
        @wraps(fn)
        def wrap(*args, **kwargs):
            if self.default_user not in kwargs.keys():
                raise Exception('The user is not allow.')
            return fn(*args, **kwargs)
        return wrap

# 这个是函数装饰器，在do_somethings中添加装饰器InjectUser，相当于InjectUser(do_somethings)()。
In [5]: from magic import InjectUser

In [6]: @InjectUser('name')
    ...: def do_somethings(**kwargs):
    ...:     print('Allow with attribute name')
    ...:

In [7]: do_somethings(name='escpae')
Allow with attribute name

In [8]: do_somethings(title='spring')
---------------------------------------------------------------------------
Exception                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-21-6471a025084b> in <module>()
----> 1 do_somethings(names='escape')

~/Escape/MorePractise/magic.py in wrap(*args, **kwargs)
     10         def wrap(*args, **kwargs):
     11             if self.default_user not in kwargs.keys():
---> 12                 raise Exception('The user is not allow.')
     13             return fn(*args, **kwargs)
     14         return wrap

Exception: The user is not allow.

• 给类用的类装饰器 – 不带参数
  • 这种方式只能不带任何参数的方式使用

# 【单例类装饰器 -- 基本实现】
# 实现了不带参数的类装饰器，__init__接收到的是实例本身

class SingleInstance:
    __instance = None

    def __init__(self, cls):
        self.cls = cls

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        if self.__instance is None:
            self.__instance = self.cls(*args, **kwargs)
        return self.__instance

# 在do_somethings中添加装饰器SingleInstance，相当于SingleInstance(do_somethings)。正因为如此，所以`id`值相同，调用方式为SingleInstance(do_somethings)()。

In [13]: from magic import SingleInstance

In [14]: @SingleInstance
    ...: class do_somethings:
    ...:     pass
    ...:

In [15]: ds1 = do_somethings()

In [16]: ds2 = do_somethings()

In [17]: id(ds1)
Out[17]: 4389080760

In [18]: id(ds2)
Out[18]: 4389080760

In [19]: SingleInstance(do_somethings)()
Out[19]: <__main__.do_somethings at 0x1059c0eb8>

In [20]: ds1
Out[20]: <__main__.do_somethings at 0x1059c0eb8>

In [21]: ds2
Out[21]: <__main__.do_somethings at 0x1059c0eb8>

# 【单例类装饰器 -- 完美实现】
# 这里使用到了wraps这个函数

class Singleton:
    def __init__(self, cls):
        # 等价于self.wrapped = wraps(cls)(self)
        wraps(cls)(self)
        self.instance = None

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        if self.instance is None:
            # 等价于self.wrapped.__wrapped__(*args, **kwargs)
            self.instance = self.__wrapped__(*args, **kwargs)
        return self.instance


@Singleton
class A:
    '''singleton class A'''
    pass


a = A()
a.__doc__        # 正常输出 singleton class A

• 给类用的类装饰器 – 方式二
  • 可以带参数的方式使用
  • 可以不带参数的方式使用

from functools import wraps

# 给函数用的不带参数的类装饰器
class FunWithoutArgs:
    def __init__(self, fn):
        self.fn = fn

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        print('start...')
        res = self.fn(*args, **kwargs)
        print('end...')
        return res


# 给函数用的不带参数的类装饰器
class FunWithoutArgsOther:
    def __init__(self):
        pass

    def __call__(self, fn):
        @wraps(fn)
        def wrap(*args, **kwargs):
            print('start...')
            res = fn(*args, **kwargs)
            print('end...')
            return res
        return wrap


# 给函数用的带参数的类装饰器
class FunWithArgs:
    def __init__(self, user):
        self.user = user

    def __call__(self, fn):
        @wraps(fn)
        def wrap(*args, **kwargs):
            if self.user not in kwargs.keys():
                raise ValueError('Error')
            print('Allow...')
            res = fn(*args, **kwargs)
            return res
        return wrap

from functools import wraps

# 给类用的不带参数的类装饰器
class ClassWithoutArgs:
    def __init__(self, cls):
        self.cls = cls
        self._instance = None

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        if self._instance is None:
            print('class without args...')
            self._instance = self.cls(*args, **kwargs)
        return self._instance


# 给类用的不带参数的类装饰器
class ClassWithArgs:
    def __init__(self, user):
        pass

    def __call__(self, cls):
        @wraps(cls)
        def wrap(*args, **kwargs):
            print('class with args...')
            self._instance = cls(*args, **kwargs)
            return self._instance
        return wrap


# 给类用的带参数的类装饰器
class ClassWithArgs:
    def __init__(self, user):
        self.user = user

    def __call__(self, cls):
        @wraps(cls)
        def wrap(*args, **kwargs):
            if self.user not in kwargs.keys():
                raise ValueError('Error')
            print('class with args...')
            self._instance = cls()
            return self._instance
        return wrap

9. 描述器

描述器是一个具有__get__和__set__方法的类，较多用于类型检查。

魔术方法特点

方法特性说明

• 当一个类变量具有__get__和__set__方法的时候，访问这个类变量时会调用__get__方法，对这个类变量赋值的时会调用__set__方法。
• 描述器单独出现时没有意义的，她总是和其他类的类属性一起出现的，事实上，描述器描述了类属性的访问、赋值和删除行为，所有叫做描述器。
• 我们之前学习的@property装饰器也可以实现同样的效果，因为它底层就是靠描述器来实现的。

描述器的用处

• 变量类型检查 – 初步实现

# 其实这里有一个问题
# 那就是当我们调用Point.x的时候，其实是调用Point.x.__get__(None, Point)
# 但是在Number()中我们并没有进行设定，所以这里还是需要修改一下的

class Number:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def __get__(self, instance, cls):
        print('get number...')
        # 防止类直接调用报异常
        if instance is None:
            return self
        return instance.__dict__[self.name]

    def __set__(self, instance, value):
        print('set number...')
        if not isinstance(value, (int, float)):
            raise TypeError('{} require int'.format(self.value))
        instance.__dict__[self.name] = value

    def __delete__(self, instance):
        print('del number...')
        del instance.__dict__[self.name]


class Point:
    x = Number('x')
    y = Number('y')

    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

In [1]: from magic import Point

In [3]: point = Point(1, 2)
set number...
set number...

In [4]: point.x, point.y
get number...
get number...
Out[4]: (1, 2)

In [5]: point.x = 100
set number...

In [6]: point.x, point.y
get number...
get number...
Out[6]: (100, 2)

In [7]: del point.x
del number...

In [8]: point.x
get number...
---------------------------------------------------------------------------
KeyError                                  Traceback (most recent call last)
<ipython-input-8-215ed0a20111> in <module>()
----> 1 point.x

~/Escape/MorePractise/magic.py in __get__(self, instance, cls)
      5     def __get__(self, instance, cls):
      6         print('get number...')
----> 7         return instance.__dict__[self.name]
      8
      9     def __set__(self, instance, value):

KeyError: 'x'

• 变量类型检查 – 进阶实现

# 可以自定义变量的类型
class Tpyed:
    def __init__(self, name, expected_type):
        self.name = name
        self.expected_type = expected_type

    def __get__(self, instance, cls):
        if instance is not None:
            return instance.__dict__[self.name]
        return self

    def __set__(self, instance, value):
        if isinstance(value, self.expected_type):
            raise TypeError('Error')
        instance.__dict__[self.name] = value

    def __delete__(self, instance):
        del instance.__dict__[self.name]


# 利用装饰器进行变量类型限制
class Point:
    x = Tpyed('x', (int, float))
    y = Tpyed('y', (int, float))

    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

• 变量类型检查 – 高级实现

class Typed:
    def __init__(self, name, required_type):
        self.name = name
        self.required_type = required_type

    def __get__(self, instance, cls):
        if instance is None:
            return self
        return instance.__dict__[self.name]

    def __set__(self, instance, value):
        if not isinstance(value, self.required_type):
            raise TypeError('{} required type {}'.format(self.name, self.required_type))
        instance.__dict__[self.name] = value


def typeassert(**kwargs):
    def dec(cls):
        for name, required_type in kwargs.items():
            setattr(cls, name, Typed(name, required_type))
        return cls
    return dec


# 直接使用装饰器
@typeassert(name=str, age=int)
class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age


# 正常初始化实例
man = Person('escpae', 12)
# 抛出TypeError异常
man = Person(12, 'escpae')

• 变量类型检查 – 高阶实现

from inspect import signature

class Typed:
    def __init__(self, name, required_type):
        self.name = name
        self.required_type = required_type

    def __get__(self, instance, cls):
        if instance is None:
            return self
        return instance.__dict__[self.name]

    def __set__(self, instance, value):
        if not isinstance(value, self.required_type):
            raise TypeError('{} required type {}'.format(self.name, self.required_type))
        instance.__dict__[self.name] = value


def typeassert(cls):
    sig = signature(cls)
    for k, v in sig.parameters.items():
        setattr(cls, k, Typed(k, v.annotation))
    return cls


@typeassert(name=str, age=int)
class Person:
    def __init__(self, name: str, age: int):
        self.name = name
        self.age = age

# 正常初始化实例
man = Person('escpae', 12)
# 抛出TypeError异常
man = Person(12, 'escpae')

• 变量类型检查 – 装饰器实现

from functools import wraps

def typeassert(**kwargs):
    def inner(cls):
        @wraps(cls)
        def wrap(**kwargs):
            for k, v in kwargs.items():
                setattr(cls, k, Tpyed(k,v))
            return cls
        return wrap
    return inner


@typeassert(x=int, y=float, z=str, m=str)
class Spam:
    def __init__(self, x, y, z, m):
        self.x = x
        self.y = y
        self.z = z
    self.m = m


In [18]: s = Spam(x=1, y=1.2, z='test', m='abc')

• 实现 property 装饰器 – 初步实现

# 这里不用实现getattr是因为@Property装饰器装饰的是x这个函数，所有fget默认赋值为x这个函数
# 虽然简单的实现了@property装饰器的功能，但是装饰的函数必须不一样的，而@property装饰器是一样的
class Property:
    def __init__(self, fget=None, fset=None, fdel=None):
        self.fget = fget
        self.fset = fset
        self.fdel = fdel

    def __get__(self, instance, cls):
        if self.fget is not None:
            return self.fget(instance)

    def __set__(self, instance, value):
        if self.fset is not None:
            self.fset(instance, value)

    def __delete__(self, instance):
        if self.fdel is not None:
            self.fdel(instance)

    def getter(self, fn):
        self.fget = fn

    def setter(self, fn):
        self.fset = fn

    def deleter(self, fn):
        self.fdel = fn


class Spam:
    def __init__(self, val):
        self.__val = val

    @Property
    def val(self):
        return self.__val

    @val.setter
    def set_val(self, value):
        self.__val = value

In [21]: s = Spam(3)

# 相当于调用Spam.val__get__(s, Spam)
In [22]: s.val
Out[22]: 3

# 相当于调用Spam.val__set__(s, value)
In [23]: s.val = 4
Out[23]: 4

# 类变量也可以这样使用
In [25]: class ClassProperty:
   ....:     def __init__(self, fn):
   ....:         self.fn = fn
   ....:     def __get__(self, instance, cls):
   ....:         return self.fn(cls)
   ....:

In [26]: class Spam:
   ....:     __val = 3
   ....:     @ClassProperty
   ....:     def val(cls):
   ....:         return cls.__val
   ....:     @ClassProperty
   ....:     def name(cls):
   ....:         return cls.__name__.lower()
   ....:

In [27]: s = Spam()

In [28]: s.val
Out[28]: 3

In [29]: s.name
Out[29]: 'spam'

• 实现 property 装饰器 – 完美实现

class Property:
    def __init__(self, fget=None, fset=None, fdel=None):
        self.fget = fget
        self.fset = fset
        self.fdel = fdel

    def __get__(self, instance, cls):
        print('get')
        if instance is None:
            return self
        if not callable(self.fget):
            raise AttributeError('fget is not callable')
        return self.fget(instance)

    def __set__(self, instance, value):
        print('set')
        if not callable(self.fset):
            raise AttributeError('fset is not callable')
        self.fset(instance, value)

    def __delete__(self, instance):
        if not callable(self.fdel):
            raise AttributeError('fdel is not callable')
        self.fdel(instance)

    def setter(self, fset):
        # self.fset = fset
        return Property(self.fget, fset, self.fdel)

    def deleter(self, fdel):
        # self.fdel = fdel
        return Property(self.fget, self.fset, fdel)

# 使用描述器的函数
class A:
    def __init__(self, x):
        self.__x = x

    # 等价于 x == Property(A.x)
    # 其中A.x表示类A的x方法(下面这个方法)
    @Property
    def x(self):
        return self.__x

    # 等价于 x == x.setter(A.x) == Property(x.fget, A.x, x.fdel)
    # 其中x.setter中的x是上一步x == Property(A.x)生成的x
    # 其中A.x表示类A的x方法(下面这个方法)
    @x.setter
    def x(self, value):
        self.__x = value

    # 等价于 x == x.deleter(A.x) == Property(x.fget, x.fset, A.x)
    # 其中x.setter中的x是上一步x == Property(A.x)生成的x
    # 其中A.x表示类A的x方法(下面这个方法)
    @x.deleter
    def x(self):
        del self.__x


a = A(4)
print(a.x)

# 正常执行
a.x = 123

# 正常执行
del a.x

• 实现 classmethod 装饰器

from functools import wraps, partial

class ClassMethod:
    def __init__(self, method):
        wraps(method)(self)

    def __get__(self, instance, cls):
        # 类方法总是把变量当作类传递进来
        return partial(self.__wrapped__, cls)


class A:
    @ClassMethod
    def method(cls):
        print(cls)

    @ClassMethod
    def method2(cls, x):
        print(cls)
        print(x)


a = A()
a.method()
a.method2()